कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) की दुनिया लगातार विकसित हो रही है, और नई शब्दावली और तकनीकें तेजी से उभर रही हैं। ऐसा ही एक शब्द जिसने हाल ही में महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है, वह है ‘MCP’, या मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (Model Context Protocol)। इस अवधारणा ने AI समुदाय के भीतर काफी उत्साह पैदा किया है, जो मोबाइल ऐप विकास के शुरुआती दिनों के समान है।
जैसा कि Baidu के चेयरमैन ली यानहोंग ने 25 अप्रैल को Baidu Create सम्मेलन में कहा, ‘MCP पर आधारित इंटेलिजेंट एजेंट विकसित करना 2010 में मोबाइल ऐप विकसित करने जैसा है।’ यह उपमा AI अनुप्रयोगों के भविष्य पर MCP के संभावित प्रभाव को उजागर करती है।
MCP को समझना
यदि आप अभी तक MCP से परिचित नहीं हैं, तो आपने ‘एजेंट’ (या इंटेलिजेंट एजेंट) शब्द का सामना किया होगा। 2025 की शुरुआत में Manus, एक चीनी स्टार्टअप, की लोकप्रियता में वृद्धि ने इस अवधारणा को सबसे आगे लाया।
एजेंट की अपील का मुख्य कारण कार्यों को प्रभावी ढंग से करने की क्षमता है। पहले के बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के विपरीत, जो मुख्य रूप से संवादात्मक इंटरफेस के रूप में काम करते थे, एजेंटों को बाहरी उपकरणों और डेटा स्रोतों का लाभ उठाते हुए, सक्रिय रूप से कार्यों को निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक LLMs अपने प्रशिक्षण डेटा द्वारा सीमित हैं और बाहरी संसाधनों तक पहुंचने के लिए जटिल प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है।
MCP एजेंट विजन को साकार करने के लिए महत्वपूर्ण है, जो LLMs को MCP प्रोटोकॉल का समर्थन करने वाले बाहरी उपकरणों के साथ निर्बाध रूप से बातचीत करने की अनुमति देता है। यह उन्हें अधिक विशिष्ट और जटिल कार्यों को करने में सक्षम बनाता है।
वर्तमान में, Amap और WeChat Read सहित कई अनुप्रयोगों ने आधिकारिक MCP सर्वर लॉन्च किए हैं। यह डेवलपर्स को एक पसंदीदा LLM का चयन करके और इसे Amap या WeChat Read जैसे MCP सर्वर के साथ एकीकृत करके AI एप्लिकेशन बनाने का अधिकार देता है। यह LLM को मानचित्र क्वेरी और पुस्तकों से जानकारी पुनर्प्राप्त करने जैसे कार्यों को करने की अनुमति देता है।
MCP की लहर फरवरी 2024 में शुरू हुई और इसने दुनिया भर में तेजी से गति पकड़ी है।
OpenAI, Google, Meta, Alibaba, Tencent, ByteDance और Baidu जैसे प्रमुख खिलाड़ियों ने MCP प्रोटोकॉल के लिए समर्थन की घोषणा की है और अपने स्वयं के MCP प्लेटफॉर्म लॉन्च किए हैं, जो डेवलपर्स और एप्लिकेशन सेवा प्रदाताओं को शामिल होने के लिए आमंत्रित करते हैं।
MCP: AI इकोसिस्टम को एकीकृत करना
‘सुपर ऐप्स’ की अवधारणा 2024 में AI क्षेत्र में एक हॉट टॉपिक थी, जिसमें AI अनुप्रयोगों के तेजी से प्रसार की उम्मीद थी। हालांकि, AI नवाचार इकोसिस्टम खंडित रहा।
MCP के उदय की तुलना किन शि हुआंग के तहत चीन के एकीकरण से की जा सकती है, जिन्होंने लेखन, परिवहन और माप प्रणालियों को मानकीकृत किया। इस मानकीकरण ने आर्थिक गतिविधि और व्यापार को बहुत सुविधाजनक बनाया।
कई बाजार विश्लेषकों का मानना है कि MCP और इसी तरह के प्रोटोकॉल को अपनाने से 2025 में AI अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण वृद्धि का मार्ग प्रशस्त होगा।
संक्षेप में, MCP AI के लिए एक ‘सुपर प्लग-इन’ के रूप में कार्य करता है, जो विभिन्न बाहरी उपकरणों और डेटा स्रोतों के साथ निर्बाध एकीकरण को सक्षम बनाता है।
MCP की तकनीकी नींव
MCP, या मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल, को पहली बार Anthropic द्वारा नवंबर 2024 में पेश किया गया था।
एक खुले मानक के रूप में, MCP AI अनुप्रयोगों को बाहरी डेटा स्रोतों और उपकरणों के साथ संवाद करने की अनुमति देता है।
MCP को LLMs के लिए एक सार्वभौमिक एडाप्टर के रूप में सोचें, जो एक मानक ‘USB इंटरफेस’ को परिभाषित करता है।
यह इंटरफेस डेवलपर्स को विभिन्न डेटा स्रोतों और वर्कफ़्लो से कनेक्ट करके अधिक मानकीकृत और व्यवस्थित तरीके से एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देता है।
AI एप्लिकेशन विकास में बाधाओं को दूर करना
MCP के उदय से पहले, AI एप्लिकेशन विकसित करना एक चुनौतीपूर्ण और जटिल प्रक्रिया थी।
उदाहरण के लिए, एक AI यात्रा सहायक विकसित करने के लिए LLM को मानचित्रों तक पहुंचने, यात्रा गाइडों की खोज करने और उपयोगकर्ता वरीयताओं के आधार पर व्यक्तिगत यात्रा कार्यक्रम बनाने जैसे कार्य करने की आवश्यकता होती है।
LLM को मानचित्रों को क्वेरी करने और गाइडों की खोज करने में सक्षम बनाने के लिए, डेवलपर्स को निम्नलिखित चुनौतियों का सामना करना पड़ा:
- प्रत्येक AI प्रदाता (OpenAI, Anthropic, आदि) ने फंक्शन कॉलिंग को अलग तरह से लागू किया। LLMs के बीच स्विच करने के लिए डेवलपर्स को एडाप्टेशन कोड को फिर से लिखना पड़ता था, अनिवार्य रूप से LLM के लिए बाहरी उपकरणों का उपयोग करने के लिए एक ‘उपयोगकर्ता मैनुअल’ बनाना पड़ता था। अन्यथा, मॉडल के आउटपुट की सटीकता काफी कम हो जाएगी।
- बाहरी दुनिया के साथ LLM इंटरैक्शन के लिए एक एकीकृत मानक की कमी के परिणामस्वरूप कम कोड पुन: प्रयोज्यता हुई, जिससे AI एप्लिकेशन इकोसिस्टम का विकास बाधित हुआ।
Alibaba Cloud ModelScope के एक एल्गोरिथम प्रौद्योगिकी विशेषज्ञ चेन ज़िकियान के अनुसार, ‘MCP से पहले, डेवलपर्स को LLMs को समझने और बाहरी उपकरणों को अपने अनुप्रयोगों में एम्बेड करने के लिए द्वितीयक विकास करने की आवश्यकता थी। यदि उपकरणों का प्रदर्शन खराब था, तो डेवलपर्स को यह जांच करनी होती थी कि समस्या एप्लिकेशन के साथ है या उपकरणों के साथ।’
Manus, पूर्वोक्त AI स्टार्टअप, एक प्रमुख उदाहरण के रूप में कार्य करता है। एक पूर्व मूल्यांकन में, यह पाया गया कि Manus को एक साधारण समाचार लेख लिखने के लिए दस से अधिक उपकरणों को कॉल करने की आवश्यकता थी, जिसमें ब्राउज़र खोलना, वेब पेजों को ब्राउज़ करना और स्क्रैप करना, लिखना, सत्यापित करना और अंतिम परिणाम वितरित करना शामिल है।
यदि Manus ने प्रत्येक चरण में बाहरी उपकरणों को कॉल करने का विकल्प चुना, तो उसे यह व्यवस्थित करने के लिए एक ‘फंक्शन’ लिखना होगा कि बाहरी उपकरण कैसे चलेंगे। नतीजतन, Manus अक्सर अधिभार के कारण कार्यों को समाप्त कर देता था और अत्यधिक टोकन की खपत करता था।
MCP के लाभ
MCP के साथ, डेवलपर्स को अब बाहरी उपकरणों के प्रदर्शन के लिए जिम्मेदार होने की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, वे एप्लिकेशन को बनाए रखने और डिबग करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जिससे विकास का काम काफी कम हो जाता है।
इकोसिस्टम के भीतर व्यक्तिगत सर्वर, जैसे Alipay और Amap, अपनी MCP सेवाओं को बनाए रख सकते हैं, नवीनतम संस्करणों में अपडेट कर सकते हैं और डेवलपर्स के कनेक्ट होने की प्रतीक्षा कर सकते हैं।
MCP की सीमाएं और चुनौतियां
अपनी क्षमता के बावजूद, MCP इकोसिस्टम अभी भी अपने शुरुआती चरणों में है और कई चुनौतियों का सामना कर रहा है।
कुछ डेवलपर्स का तर्क है कि MCP जटिलता की एक अनावश्यक परत है, यह सुझाव देते हुए कि APIs एक सरल समाधान हैं। LLMs पहले से ही विभिन्न प्रोटोकॉल के माध्यम से APIs को कॉल कर सकते हैं, जिससे MCP निरर्थक प्रतीत होता है।
वर्तमान में, बड़ी कंपनियों द्वारा जारी की गई अधिकांश MCP सेवाओं को कंपनियों द्वारा ही परिभाषित किया जाता है, यह निर्धारित करते हुए कि LLMs द्वारा किन कार्यों को कॉल किया जा सकता है और उन्हें कैसे निर्धारित किया जाता है। हालांकि, इससे चिंताएं बढ़ जाती हैं कि कंपनियां अपनी सबसे महत्वपूर्ण और वास्तविक समय की जानकारी तक पहुंच प्रदान नहीं कर सकती हैं।
इसके अलावा, यदि MCP सर्वर आधिकारिक तौर पर लॉन्च नहीं किए जाते हैं या अच्छी तरह से बनाए नहीं जाते हैं, तो MCP कनेक्शन की सुरक्षा और स्थिरता संदिग्ध हो सकती है।
तांग शुआंग, एक स्वतंत्र डेवलपर, ने 20 से कम उपकरणों के साथ एक मानचित्र MCP सर्वर का एक उदाहरण साझा किया। इनमें से पांच उपकरणों को अक्षांश और देशांतर की आवश्यकता थी, जबकि एक मौसम उपकरण को एक प्रशासनिक प्रभाग ID की आवश्यकता थी, बिना यह बताए कि इन IDs को कैसे प्राप्त किया जाए। एकमात्र समाधान यह था कि उपयोगकर्ता सेवा प्रदाता के इकोसिस्टम में वापस आएं और जानकारी और अनुमतियां प्राप्त करने के लिए चरणों का पालन करें।
जबकि MCP की लोकप्रियता स्पष्ट है, अंतर्निहित गतिशीलता जटिल है। यद्यपि LLM विक्रेता MCP सेवाएं प्रदान करने के लिए तैयार हैं, वे नियंत्रण बनाए रखते हैं और अन्य इकोसिस्टम को लाभ पहुंचाने में हिचकिचाते हैं। यदि सेवाओं को ठीक से बनाए नहीं रखा जाता है, तो डेवलपर्स को बढ़े हुए कार्यभार का सामना करना पड़ सकता है, जिससे इकोसिस्टम का उद्देश्य कमजोर हो सकता है।
ओपन सोर्स की विजय
MCP अब क्यों गति पकड़ रहा है?
शुरुआत में, Anthropic द्वारा लॉन्च किए जाने के बाद MCP को बहुत कम ध्यान मिला। केवल सीमित संख्या में एप्लिकेशन, जैसे Anthropic का Claude Desktop, ने MCP प्रोटोकॉल का समर्थन किया। डेवलपर्स के पास एक एकीकृत AI विकास इकोसिस्टम का अभाव था और उन्होंने मुख्य रूप से अलगाव में काम किया।
डेवलपर्स द्वारा MCP को अपनाने ने धीरे-धीरे इसे सबसे आगे ला दिया है। फरवरी 2025 में शुरू होकर, Cursor, VSCode और Cline सहित कई लोकप्रिय AI प्रोग्रामिंग अनुप्रयोगों ने MCP प्रोटोकॉल के लिए समर्थन की घोषणा की, जिससे इसकी प्रोफ़ाइल में काफी वृद्धि हुई।
डेवलपर समुदाय द्वारा अपनाने के बाद, LLM विक्रेताओं द्वारा MCP का एकीकरण इसके व्यापक रूप से अपनाने में एक महत्वपूर्ण कारक रहा है।
OpenAI द्वारा 27 मार्च को MCP के लिए समर्थन की घोषणा, जिसके बाद Google का अनुसरण किया गया, एक महत्वपूर्ण कदम था।
Google के CEO सुंदर पिचाई ने X पर MCP के प्रति अपनी उभयभावी भावना व्यक्त करते हुए कहा, ‘MCP या MCP नहीं, यही सवाल है।’ हालांकि, इस ट्वीट को पोस्ट करने के सिर्फ चार दिन बाद, Google ने भी MCP के लिए अपने समर्थन की घोषणा की।
AI उद्योग में प्रमुख खिलाड़ियों द्वारा MCP को तेजी से अपनाने से AI अनुप्रयोगों के विकास और तैनाती के तरीके को बदलने की इसकी क्षमता पर प्रकाश डाला गया है।
MCP के लिए आगे का रास्ता
जैसे-जैसे MCP इकोसिस्टम का विकास जारी है, मौजूदा सीमाओं और चुनौतियों का समाधान करना महत्वपूर्ण होगा। इसमें शामिल है:
- मानकीकरण: एक अधिक मानकीकृत MCP प्रोटोकॉल विकसित करना जो व्यक्तिगत विक्रेताओं से स्वतंत्र हो।
- सुरक्षा: MCP कनेक्शन की सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों को लागू करना।
- रखरखाव क्षमता: उच्च गुणवत्ता वाले MCP सर्वरों के विकास और रखरखाव को प्रोत्साहित करना।
- पहुंच: सभी कौशल स्तरों के डेवलपर्स के लिए MCP को अधिक सुलभ बनाना।
इन चुनौतियों का समाधान करके, MCP में AI नवाचार के एक नए युग को अनलॉक करने की क्षमता है, जो अधिक शक्तिशाली, बहुमुखी और उपयोगकर्ता के अनुकूल AI अनुप्रयोगों के निर्माण को सक्षम करता है।
निष्कर्ष में, जबकि MCP अभी भी अपने शुरुआती चरणों में है, AI परिदृश्य को बदलने की इसकी क्षमता निर्विवाद है। एक अधिक खुले, मानकीकृत और सहयोगात्मक इकोसिस्टम को बढ़ावा देकर, MCP एक ऐसे भविष्य का मार्ग प्रशस्त कर सकता है जहां AI सभी के लिए अधिक सुलभ और फायदेमंद हो।